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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:蘇思維
研究生(外文):SU,SI-WEI
論文名稱:KD與MACD技術指標投資績效分析 -以台灣50成分股為例
論文名稱(外文):The Performance Analysis of Technical Indicators of KD and MACD-Evidence from the Component Stock of Taiwan 50 Index
指導教授:李家豪李家豪引用關係林原勗林原勗引用關係
指導教授(外文):LEE,CHIA-HAOLIN,YUAN-HSU
口試委員:李家豪楊世慶廖永熙
口試委員(外文):LEE,CHIA-HAOYANG,SHYH-CHINGLIAU,YUNG-SHI
口試日期:2019-06-26
學位類別:碩士
校院名稱:明道大學
系所名稱:企業管理學系碩士班
學門:商業及管理學門
學類:企業管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2019
畢業學年度:107
語文別:中文
論文頁數:50
中文關鍵詞:技術分析隨機指標(KD)指數平滑異同平均線(MACD)
外文關鍵詞:Technical analysisKD indicatorMACD indictor
相關次數:
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一般投資人在用的技術分析除了形態學就是技術指標,而較常用的技術指標有MA、KD、RSI、MACD、BIAS等。本研究分析比較KD、MACD技術指標對台灣50檔成分股日資料做為樣本,研究期間為2015年01月01日至2018年12月31日止,透過實證結果驗證KD與MACD哪種技術分析較能夠讓投資人有較佳的投資績效表現,獲得超額報酬。實證數據結果分析總結為:(1)KD、MACD技術指標及買入持有策略對50檔成分股及不同產業類別,操作績效皆為正報酬績效,依照績效排序分為買進持有策略優於MACD技術指標優於KD技術指標,顯示在模擬交易期間KD與MACD技術指標並無法獲得超額報酬,亦無法證明台灣證券市場不具有弱勢效率;(2)依照技術指標穩定性及交易次數分析KD技術指標交易次數平均較少,投資績效報酬率大賺大賠可能性較高,穩定性相對不佳,MACD交易次數及虧損次數較高,投資績效報酬率則以大賺小賠可能性較高,穩定性相對較佳。研究成果經由KD、MACD技術指標之分析比較,可有效使用且讓報酬率穩定提高的技術指標分析的方法,並提供在市場中所有投資人做一個參考準則。
The indicators of technical analysis used by general investors are MA, KD, RSI, MACD, BIAS, etc. This research analyzes and compares the KD and MACD technical indicators to the Taiwan 50 Index Stocks in Taiwan’s Stock market as a sample. The research period is from January 01, 2015 to December 31, 2018, and the technical analysis of KD and MACD is verified through empirical results. According to the analysis of the empirical data results is summarized as follows: First, the performance of using single technical analysis indicator cannot outperform the buy-and-hold strategy. Second, MACD indictor performs better than the KD technical analysis indicator. Finally, the research results are compared and analyzed by KD and MACD technical indicators, which can effectively use and analyze the technical indicators for the stable improvement of the rate of return, and provide a reference guideline for all investors in the market.
第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 2
第三節 研究流程與架構 2
第二章 文獻探討 4
第一節效率市場假說 4
第二節道氏理論 5
第三節艾略特波浪理論 6
第四節技術指標分析 7
第五節技術分析實證文獻 10
第三章 研究方法 16
第一節資料蒐集 16
一、資料來源 16
二、研究樣本 16
第二節KD技術指標模型 18
第三節MACD技術指標模型 19
第四章 實證結果 21
第一節 KD、MACD投資報酬績效分析 28
第二節KD、MACD技術指標投資穩定性分析 31
第五章 結論與建議 36
第一節結論 36
第二節建議 36
參考文獻 38


一、中文部分
1.王耀(2012)。變動參數乖離率之實證研究-以台灣股市為例,朝陽科 技大學保險金融管理研究所未出版碩士論文。
2.王邵佑(2000)。隨機指標(KD值)投資績效之實證研究,國立台北大學企業管理研究所未出版碩士論文。
3.方國榮(1991)。證券投資最適決策指標之研究-技術面分析,台灣大學商學研究所未出版碩士論文。
4.安芷誼 (2005),「技術分析對台灣股票市場投資績效之探討-移動平均線法」,銘傳大學國際企業學系碩士在職專班,未出版碩士論文。
5.杜金龍(2013)。技術分析入門-基本原理與實務應用技巧(全新版)。台北市:財訊出版社。
6.施惠萍(1999)。結構性變化的偵測與其在技術分析中的應用,台灣大學經濟學研究所未出版碩士論文。
7.洪美慧(1997)。技術分析應用於台灣股市之研究-移動平均線,乖離率指標與相對強弱指標,東海大學管理研究所未出版碩士論文。
8.高梓森(1994)。台灣股市技術分析之實證研究。台灣大學財務金融研究所碩士論文,未出版。
9.張清良(2008)。股票市場買賣研判指標的應用。國立中正大學財務金融究所碩士論文,未出版。
10.黃旭鋒(2004)。技術分析法則與公司特性選股之投資績效。東海大學管理碩士學程在職進修專班碩士論文,未出版。
11.黃怡中(2002)。在不同技術指標交易策略停損機制設置與否之績效分析。銘傳大學金融研究所碩士在職專班碩士論文,未出版。
12.蔡宜龍(1990)。台灣股票市場技術分析指標有效性之衡量,國立成功大學工業管理研究所未出版碩士論文。
13.劉泰山(2009),KD及MACD技術指標在避險時機選擇上之應用:以台指期避險為例,逢甲大學財務金融研究所未出版碩士論文。
14.賴宏祺(1997)。「技術分析有效性之研究」,中興大學企業管理研究所未出版碩士論文。
15.鐘仁甫(2000)。技術分析簡單法則於台灣電子個股之運用。東海大學企業管理學系研究所碩士論文,未出版。

二、英文部分
1.Bessembinder, H., and Chan, K. (1995). The Profitability of Technical Trading Rules in the Asian Stock Markets. Pacific-Basin Finance Journal 3, 257-284.
2.Bohan, J. (1981). Relative strength:further positive evidence. Journal of Portfolio Management , Vol.7, 36-39
3.Brock, W., Lakonishok, J., & LeBaron, B. (1992). Simple technical trading rules and the stochastic properties of stock returns. The Journal of finance, 47(5), 1731-1764.
4.Fama, E. F. (1970). Efficient capital markets: A review of theory and empirical work. Journal of Finance, 25,383-417.
5.Gunasekarage, A. and power, D. M. (2001). The Profitability of moving agerage trading rules in South Asian stock markets. Emerging Markets Review, vol.2, pp.17-33
6.Jensen, M. C. and Benington, G. A. (1970). Random walks and technical theories: some additional evidence. The Journal of Finance, 25(2), 469-482.
7.James, F. E. (1968). Monthly Moving Averages: An Effective Investment Tools, Journal of Financial and Quantitative Analysis, vol.3, pp.315-326.
8.Levy, R. A. (1967). Random Walks:Reality of Myth. Financial Analysts Journal 23: 69-77.
9.Paul, H. C. (1962). Stock Prices:Random Vs. Systematic Changes. Industrial Management Review, Vol. 3, pp. 24.25.
10.Pruitt, S. W. and White, R. E. (1988). The CRISMA Trading System: Who Says Technical Analysis Can’t Beatthe Market ? The Journal of Protfolio Managemen, vol.14, pp.55-58.
11.Ratner, M. and Leal, R. P. C. (1999). VMA in the emerging markets of Latin America and Asia. ,Journal of Banking and Finance ,23 ,pp1887-1905.
12.Szakmary, A., W. N. Davidson, et al. (1999). Filter Tests In Nasdaq Stocks. The Financial Review 34(1): 45-70.
13.Van Horne, J. C. and Parker, G. G. C. (1967). The Random Walk Theory: An Empirical Test. Financial Analysts Journal 23-87.

三、網路參考資料
1.CMoney 官方(2014)。艾略特波浪理論。瀏覽日期:2018年11月15日。取自http://www.cmoney.tw/notes/note-detail.aspx?nid=17615
2.公開資訊觀測站(2018第四季)。台灣50檔成分股。瀏覽日期2018年12月31日。取自http://mops.twse.com.tw/mops/web/t78sb04_q2

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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